[Newsletter #86] Digital Learning, quand la machine s’en mêle

L’intelligence artificielle promet beaucoup depuis qu’elle existe, de même qu’elle inquiète. Depuis peu, elle a pris place dans le paysage du Digital Learning avec comme étendard l’Adaptive Learning. Que peut-on attendre de l’IA ? Faut-il s’en méfier ? Démêlage

L’apport des machines

Les machines depuis leur existence ont toujours fait partie du paysage de la formation (rappelez-vous l’EAO…). Mais depuis quelques années, elles sont au cœur de profondes évolutions : Machine Learning, Deep Learning, Adaptive Learning, etc.

Toutes ces avancées sont liées aux recherches sur l’intelligence artificielle (IA). L’aventure de l’IA n’est pas récente, elle a commencé en 1950 avec les travaux d’Alan Turing. L’IA en 2 mots, c’est la science des machines dédiées à la résolution de problème à forte complexité. Elle s’est fait connaître du grand public il y a 20 ans quand Deep Blue d’IBM a battu le champion du monde d’échecs Garry Kasparov, et plus récemment quand AlphaGo de Google a battu Lee Sedol, l’un des meilleurs joueurs de GO du monde.

On pourrait s’inquiéter des progrès constants de l’IA lorsqu’elle n’est pas encadrée et contrôlée. C’est d’ailleurs cette inquiétude qui a motivé Elon Musk à créer Neuralink une entreprise dédiée à la recherche sur la connexion de nos neurones à l’intelligence artificielle, car selon lui, relier l’homme et la machine est le seul moyen de garder le contrôle sur les futures intelligences artificielles. Cette inquiétude s’est même invitée au Sénat.

Machine vs Humain

IBM Watson nous prédit une ère cognitive (ses prédictions pour le e-commerce se sont révélées exactes). Mais pourquoi le Machine Learning et le Deep Learning inquiètent autant ? C’est que ces technologies permettent non seulement l’analyse de données structurées (des statistiques de LMS par exemple) mais aussi des données non structurées (les échanges sur des forums par exemple).

Les énormes capacités et vitesses de calcul de ces systèmes dépassent déjà les capacités humaines, largement de quoi réactiver la peur des machines à apprendre.

Cependant, même si pour toutes les activités basées sur l’analyse d’énormes volumes de données, la machine sera toujours supérieure à l’homme, l’intelligence n’est heureusement pas basée uniquement sur la capacité à « calculer ». Elle est multiple et bien plus humaine qu’artificielle. Nous ne sommes pas près d’entendre une intelligence artificielle nous décrire ses émotions lors de l’écoute de Maria Callas.

Humain + Machine

La bonne idée, c’est d’utiliser les possibilités de l’intelligence artificielle pour « augmenter » les performances des systèmes, et le Digital Learning peut en profiter en devenant plus pertinent, plus adapté, plus individualisé. Pour y arriver, il s’inspire des récentes avancées dans le domaine de l’intelligence artificielle en permettant l’analyse prédictive et l’adaptive learning.

Dès maintenant, certains opérateurs de MOOC intègrent des assistances aux réponses pour les tuteurs qui doivent gérer d’énormes volumes de sollicitations. Et très prochainement, des Chatbots (agents conversationnels) pourront répondre à vos questions, voire même vous questionner ou dialoguer pour vous accompagner dans vos apprentissages.

Comme pour chaque nouveauté technologique, les premières utilisations ne seront pas totalement satisfaisantes, peut-être même décevantes, mais la vitesse étonnante de progression de l’IA nous promet de belles surprises si elle est correctement digérée et intégrée. Le Siri de la formation arrive bientôt !